flinksql 维表关联
时间: 2023-07-25 16:41:16 浏览: 97
在 Flink SQL 中,我们可以使用维表关联(Join with Lookup)将事实表和维度表进行关联,从而获得更丰富的数据信息。维表关联是一种特殊的关联操作,它通常用于将一个或多个维度表关联到一个或多个事实表中。
在 Flink SQL 中,我们可以通过以下步骤进行维表关联:
1. 定义维度表和事实表的表结构,包括字段名称和数据类型。
2. 加载维度表和事实表的数据,并将其注册为表。
3. 使用 JOIN 操作将维度表和事实表进行关联。在维度表关联时,我们通常使用 LATERAL TABLE 函数将维度表转换为一个表值函数,从而使其能够在 JOIN 操作中使用。
例如,下面是一个将订单表和用户维度表进行关联的 Flink SQL 代码示例:
```
-- 定义订单表和用户维度表的表结构
CREATE TABLE orders (
order_id BIGINT,
user_id BIGINT,
product_id BIGINT,
amount DECIMAL(10, 2),
order_time TIMESTAMP(3),
WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
'connector.type' = 'kafka',
'connector.version' = 'universal',
'connector.topic' = 'orders',
'connector.startup-mode' = 'earliest-offset',
'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'format.type' = 'json'
);
CREATE TABLE users (
user_id BIGINT,
username STRING,
age INT,
gender STRING
) WITH (
'connector.type' = 'jdbc',
'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/test',
'connector.table' = 'users',
'connector.username' = 'root',
'connector.password' = '123456',
'connector.lookup.cache.max-rows' = '5000',
'connector.lookup.cache.ttl' = '10s'
);
-- 使用 JOIN 操作将订单表和用户维度表进行关联
SELECT o.order_id, o.user_id, u.username, u.age, u.gender
FROM orders o
JOIN LATERAL TABLE(users(o.user_id)) u ON TRUE;
```
在上面的代码中,我们使用 JOIN 操作将订单表和用户维度表进行关联,关联条件是订单表中的 user_id 字段等于用户维度表中的 user_id 字段。在关联用户维度表时,我们使用了 LATERAL TABLE 函数将用户维度表转换为一个表值函数,从而使其能够在 JOIN 操作中使用。最终,我们可以获得包含订单信息和用户信息的结果集。
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